Skip to content
Start free
Get App

OpenAI Разбудила ЗВЕРЯ! GPT-6.2 ВСЁ КОНЧЕНО! Новый Уровень СВЕРХРАЗУМА! Детали ChatGPT-6.2

Обзор свежих новостей ИИ: слухи о GPT-6.2 Astra и Claude Opus 5.5, позиция Яна Лекуна, предупреждения главы DeepMind и новые ИИ-агенты. Включает рекламу виртуальной карты.

Key Takeaways

  • Утечки указывают на скорый выпуск GPT-6.2 Astra, но официального подтверждения и независимых бенчмарков пока нет
  • Anthropic может выпустить Claude Opus 5.5 и Fable 5.5 с разным уровнем доступа и ограничений безопасности
  • Ян Лекун считает подход предсказания следующего слова фундаментально ограниченным
  • Главные риски ИИ по мнению Хассабиса: потеря контроля и злоупотребление технологиями

What the video covers

  • OpenAI, по слухам, тестирует GPT-6.2 Astra: пользователи заметили название модели в статистике расходов и ответах сервера
  • Новая версия, по утечкам, имеет контекстное окно 1 млн токенов и вызывается напрямую через консольный инструмент Codex
  • GPT-6.1 Astra, по неподтверждённым данным, не прошла проверку безопасности, после чего OpenAI перешла сразу к версии 6.2
  • Программа обновлений Codex длилась 28 дней: расширен контекст, добавлены субагенты и задачи длительностью в несколько часов
  • Пользователь Token Gremlin утверждает, что GPT-6.2 Astra превосходит Claude Opus 5.5, однако независимых тестов пока нет
  • На сайте Anthropic в исходном коде страницы обнаружены упоминания Claude Opus 5.5, позднее удалённые
  • Anthropic, по слухам, сохранит разделение моделей: Fable для широкой аудитории с строгой безопасностью, Opus с ограниченным доступом для специалистов
  • Ян Лекун, ушедший из Meta, критикует подход предсказания следующего токена и продвигает архитектуры, обучающиеся на абстрактных представлениях
  • Глава DeepMind Хассабис назвал двумя главными угрозами потерю контроля над ИИ и злонамеренное использование технологий
  • DeepMind представил ИИ-агента, который проверяет код программистов и исправляет ошибки

Chapters

  1. 00:00Вступление и главные новости
  2. 01:41Утечки о GPT-6.2 Astra
  3. 03:21Обновления Codex и почему пропущена версия 6.1
  4. 05:18Утечка Claude Opus 5.5 на сайте Anthropic
  5. 07:10Ян Лекун и критика языковых моделей
  6. 10:00Ошибки ИИ-аватаров и новые инструменты
  7. 16:40Угрозы ИИ по мнению главы DeepMind
  8. 20:00Будущее программирования и ИИ-агентов

Answers

Questions about this video

Что известно о GPT-6.2 Astra?

По утечкам, модель уже тестируется на отдельных пользователях и имеет контекст 1 млн токенов. Один блогер утверждает, что она превосходит Claude Opus 5.5, но независимых тестов пока нет.

Почему OpenAI, возможно, пропустила версию GPT-6.1 Astra?

По неподтверждённым данным издания Синьцзиньюн, модель не прошла внутреннюю проверку безопасности, и компания месяц исправляла недостатки, после чего перешла сразу к версии 6.2.

Какую позицию по ИИ занимает Ян Лекун?

Он считает, что обучение на предсказании следующего слова имеет фундаментальные ограничения, и предлагает архитектуры, которые учатся выделять абстрактные сущности из данных.

Какие угрозы ИИ назвал глава DeepMind?

Хассабис назвал потерю контроля над самостоятельными системами и злонамеренное использование технологий. Видео также упоминает рекламу сервиса виртуальных карт, которую стоит учитывать при оценке материала.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00
Speaker A
Всем привет. В этом выпуске самые главные свежие новости об искусственном интеллекте и технологиях. OpenAI и Anthropic готовят новые мощнейшие нейросети GPT-6-2-Astro и Claude-3.5. Ян Лекун поставил под сомнение главный принцип развития искусственного интеллекта, а глава Google DeepMind предупредил о двух серьёзных угрозах для
00:16
Speaker A
человечества. DeepMind представил ИИ-агента, который самостоятельно проверяет работу программистов и исправляет ошибки в коде. Об этом и многом другом в этом выпуске. Смотрите это видео до конца, чтобы ничего не пропустить.
00:28
Speaker A
За последние несколько лет оплачивать зарубежные сервисы российскими картами стало практически невозможно. ChatGPT, Gemini, Claude, Midjourney, Spotify и многие другие подписки российские карты просто не принимают. Поэтому в последнее время для таких оплат используют виртуальную карту от Заруб. Заруб работает прямо в Telegram, пополнить
00:45
Speaker A
баланс можно рублями через СБП или криптовалютой, а затем выпустить виртуальную карту. Весь процесс занимает буквально несколько минут, при этом для выпуска виртуальной карты паспорт не требуется. Сейчас такая карта стоит 19 долларов, но по моему промокоду AI News цена будет всего лишь 10 долларов. И
01:01
Speaker A
сразу можно начать использовать для оплаты зарубежных подписок, онлайн-покупок и других платежей. Карта поддерживает 3D Secure, поэтому подтверждение некоторых операций работает примерно так же, как у обычной банковской карты. В приложении доступны реквизиты карты и платёжные адреса. А чтобы не разбираться, какие данные
01:16
Speaker A
указывать для конкретного сервиса, внутри Заруб есть готовые инструкции по оплате популярных подписок. Выбираете нужный сервис и смотрите пошаговый гайд.
01:24
Speaker A
Если возникают вопросы, работает круглосуточная поддержка. Также у сервиса есть реферальная программа, за пополнение приглашённых пользователей начисляется 1%. Ссылку на Заруб оставлю в описании под видео. Если регулярно оплачиваете зарубежные сервисы, можете посмотреть условия и решить, подходит ли вам такой вариант.
01:41
Speaker A
В интернете появились сведения о двух новых нейросетях от OpenAI и Anthropic, которые могут выйти уже на этой неделе.
01:48
Speaker A
Речь идёт о GPT-6-2-Astro и Claude-3.5. Причём некоторые пользователи OpenAI похоже уже получили доступ к новой модели, даже не подозревая об этом. Они обнаружили её название в детализации расходов на использование сервиса".
02:01
Speaker A
История началась вечером 1 ноября, когда разработчик под ником Salio занимался отладкой кодекс программного агента OpenAI. Он изучал технические данные, которые приходили с серверов компании и заметил странную деталь. В интерфейсе использовалась привычная модель GPT-6 Astra, однако внутри ответа сервера
02:17
Speaker A
фигурировало другое название GPT-6.2 Astra. Официально OpenAI такую версию ещё не представляла. Вскоре известный своим утечкам пользователь Token Gremlin опубликовал подробную статистику использования моделей в личном аккаунте.
02:29
Speaker A
Оказалось, что 80% запросов обрабатывала GPT-6 Astra, а ещё 19,8% приходилось на GPT-6.2 Astra. Другие подписчики чата GPT Pro начали проверять собственную статистику и обнаружили похожую ситуацию. Получилось, что интерфейс показывал одну модель, а система учёта расходов фиксировала другую. Если эти сведения подтвердятся,
02:50
Speaker A
OpenAI уже проводит скрытое тестирование GPT-6.2 Astra на реальных пользователях. Причём некоторые программисты могли работать с новой нейросетью, даже не зная об этом. На следующее утро пользователь AI Fans сообщил ещё одну интересную подробность. По его словам, после обновления консольного инструмента
03:04
Speaker A
кодекс, новую модель можно было вызвать напрямую, указав её название. На опубликованном скриншоте также было видно контекстное окно размером 1 млн токенов. Это означает, что нейросеть способна одновременно обрабатывать огромные объёмы информации, включая несколько длинных книг или крупные программные проекты. Но возникает другой
03:21
Speaker A
вопрос, почему OpenAI сразу перешла к версии 6.2 и что случилось с GPT-6.1 Astra? По информации китайского технологического издания "Синьцзиньюн", выпуск GPT-6.1 Astra первоначально планировался на октябрь. Однако во время внутренних проверок модель якобы не прошла испытание на безопасность. По
03:38
Speaker A
неподтверждённым сведениям, OpenAI остановила выпуск GPT-6.1 Astra и примерно месяц занималась исправлением обнаруженных недостатков. После этого компания якобы решила сразу перейти к GPT-6.2. За это время разработчики могли устранить ещё одну проблему, связанную с качеством программирования.
03:53
Speaker A
Технологический блогер Targhis утверждает, что первоначально GPT-6 Astra по своим базовым интеллектуальным возможностям превосходила Claude Opus 5.5. Однако модель недостаточно хорошо подготовлена к реальной работе программистов. Из-за этого она иногда показывала нестабильные результаты, допускала странные ошибки и не всегда эффективно выполняла задачи по написанию
04:10
Speaker A
кода. Возможно, именно поэтому команда Кодекс последние 4 недели активно улучшала свою систему. Руководитель Кодекс по имени Тибо запустил двадцативосьмидневную программу обновлений. За это время разработчики увеличили контекстное окно, добавили возможность создавать команды вспомогательных и агентов [откашливается] и улучшили выполнение
04:27
Speaker A
задач, которые продолжаются несколько часов. Кроме того, незадолго до завершения программы Open AI вдвое увеличила лимиты использования для подписчиков Pro. Когда двадцативосьмидневный период закончился, токен Греmlin написал, что основные изменения вероятно ещё В комментариях появился сам Тибо и предложил перезапустить обратный отсчёт,
04:46
Speaker A
чтобы провести ещё один раунд улучшений. Издание Exchange AI рассматривает это как возможный намёк на скорый выпуск GPT-6.2 Astra. По оценке токен Греmlin, новая версия сделала большой шаг вперёд в дизайне, инженерных задачах и программировании. Он утверждает, что GPT-6.2 Astra превосходит Claude Opus
05:02
Speaker A
5.5 во многих направлениях и способна конкурировать с Claude Fable 5.5. Однако независимых результатов тестирования пока нет. Более того, некоторые пользователи которые предположительно испытали новую модель, остались не настолько впечатлены её возможностями, поэтому говорить о реальном превосходстве GPT-6.2 Astra над
05:18
Speaker A
конкурентами пока рано. Почти одновременно с новостями об Open AI произошла ещё одна утечка. На этот раз внимание привлекла компания Anthropic. Поздним вечером пользователь под ником Чабби опубликовал скриншот исходного кода страницы Claude Mufasa на официальном сайте Anthropic. Для обычных
05:34
Speaker A
посетителей страница по-прежнему показывала Claude Mufasa 5.1, представленную в сентябре. Однако внутри HTML-кода обнаружилось упоминание Claude Mufasa 5.5. Новое название встречалось в заголовках и описаниях изображений.
05:45
Speaker A
Разработчики начали самостоятельно проверять страницу через просмотр исходного кода. Один из них, Четас Лу, насчитал шесть упоминаний новой версии.
05:53
Speaker A
Причём в некоторых местах название выглядело как Claude Claude Mufasa 5.5, с дважды написанным словом Claude.
05:59
Speaker A
Позднее пользователь Екамер сообщил, что Anthropic удалила эти упоминания. Случайная публикация названия ещё не доказывает, что модель полностью готова к выпуску, однако она показывает, что компания как минимум готовила материалы, связанные с Claude Opus 5.5. Интересно, что Anthropic уже использует необычную
06:14
Speaker A
систему разделения своих самых мощных нейросетей. 28 сентября компания сообщила, что Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.1 фактически представляют одну модель, но с разными уровнями ограничений безопасности. Fable предназначен для широкого круга пользователей и имеет более строгие защитные механизмы.
06:31
Speaker A
Opus ориентирована на специализированные задачи, включая кибербезопасность и биологические исследования, поэтому доступ к ней существенно ограничен. В последнем сообщении Яна компания может сохранить такую же схему для версии 5.5.
06:43
Speaker A
Предполагается, что Claude Fable 5.5 будет доступна обычным пользователям, но продолжит отказывать в выполнении потенциально опасных запросов. Claude Opus 5.5 могут предоставить только проверенным исследовательским и специализированным организациям. При этом стоимость использования обеих версий через API, по слухам, останется одинаковой. Официального подтверждения
07:00
Speaker A
этой информации пока нет. Первые следы Claude Fable 5.5 появились ещё 13 октября. Название модели было обнаружено в файле с тарифами Azure, связанном с открытым инструментом Light LLM. Эта программа позволяет разработчикам подключаться к различным нейросетям через единый интерфейс. Позднее запись
07:17
Speaker A
удалили, однако сведения о модели сохранились в каталоге MLFlow. Согласно этим данным, Claude Fable 5.5 может получить контекстное окно размером 1 млн токенов и возможность генерировать ответы длиной до 128 тыс. токенов.
07:31
Speaker A
Предполагаемая стоимость составит 10 долларов за 1 млн входных токенов и 50 долларов за 1 млн выходных. Для повторного чтения ранее обработанной информации указывается цена 25 долларов за 1 млн токенов. Если характеристики подтвердятся, Anthropic значительно расширит возможности своих моделей для
07:45
Speaker A
работы с большими программными проектами, длинными документами и сложными задачами. Ещё одним поводом для обсуждения стала демонстрация возможностей Claude Fable 5.5 в программировании и создании трёхмерных сцен. 1 ноября разработчик под ником Not JZ опубликовал тридцатишестисекундное видео, в котором сравнил Claude Opus 5.5 и предполагаемую
08:04
Speaker A
Claude Fable 5.5. Обеим моделям дали одинаковое задание создания трёхмерной сцены. Opus 5.5 построила небольшой красивый мир с озёрами, парками, фонтанами и сменой времён года. Stable 5.5, по словам автора демонстрации, справилась заметно интереснее. Она создала ферму, которая менялась вместе с
08:20
Speaker A
сезонами, город, где постепенно появились новые здания, порт с переходом от дня к ночи, извергающийся вулкан и стартующую ракету. Главное отличие заключалось в количестве происходящих событий. Вторая сцена выглядела значительно динамичнее. Затем появилось ещё одно видео продолжительностью 92 секунды. На этот раз разработчик показал
08:38
Speaker A
полноценную игру в стиле Minecraft. Игрок мог перемещаться от первого лица по лесам, пещерам, побережьям и пустынным рекам. В море присутствовали лава, необычные розовые леса и реалистичные отражения света на поверхности воды. Также работали кирка, панель предметов и инвентарь и
08:54
Speaker A
сортировка вещей. Автор утверждал, что весь проект был создан по одному текстовому запросу, а генерация заняла от одного до двух часов. Другой разработчик, Абинав Флэг, продемонстрировал исторический парусный корабль, вокруг которого можно свободно перемещать камеру. Модель воспроизвела паруса, канаты, пушечные порты, след
09:11
Speaker A
корабля на воде и отражение закатного солнца. Ачитос Луо создал интерактивную демонстрацию спортивного автомобиля. Машину можно было вращать и менять цвет кузова между красным, синим, серебристым, чёрным и ярко-зелёным.
09:23
Speaker A
Выглядят эти проекты впечатляюще, однако есть важная проблема. Никто из авторов пока не опубликовал полные текстовые запросы, историю работы нейросети или исходный код проектов. Поэтому невозможно независимо проверить, действительно ли всё было создано за один запрос, сколько времени потребовалось на работу и какая именно
09:38
Speaker A
модель использовалась. Пока эти демонстрации следует рассматривать как заявления разработчиков, а не подтверждённые результаты независимых испытаний.
09:47
Speaker A
Известный исследователь искусственного интеллекта Янн Лекун опубликовал научную работу, которая ставит под сомнение необходимость постоянно увеличивать размеры языковых моделей.
09:55
Speaker A
Шестидесятишестилетний учёный считается одним из основоположников современного глубокого обучения. В 2018 году он получил премию Тьюринга вместе Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенджио. Лекун около 12 лет работал в Facebook и Meta, где участвовал в создании исследовательской лаборатории искусственного интеллекта и
10:09
Speaker A
занимал должность главного научного сотрудника по ИИ. В ноябре 2025 года он объявил об уходе из компании, чтобы сосредоточиться на собственных исследованиях. Лекун уже много лет утверждает, что обучение нейросетей предсказанию следующего слова имеет фундаментальные ограничения. По его мнению, такой подход позволяет накопить
10:25
Speaker A
огромное количество знаний, но не гарантирует появление системы, которая действительно понимает физический мир, умеет планировать действия, запоминать события и рассуждать о последствиях.
10:34
Speaker A
Большинство крупных компаний пока предпочитают увеличивать количество параметров, объёма данных и вычислительные мощности. Лекун считает, что гораздо важнее изменить сам способ обучения. В марте его новая компания Ami Labs привлекла около 1 млрд долларов на разработку так называемых моделей мира.
10:49
Speaker A
А 29 октября исследователь вместе с Рендалом Баластером, доцентом университета Брауна и бывшим коллегой по МЕТА, представил научную работу объёмом 37 страниц. Исследование развивает идею, которую учёные Массачусетского технологического института предложили ещё в 2024 году. Она получила название гипотезы платонических представлений.
11:08
Speaker A
Суть заключается в том, что разные нейросети, по мере развития, могут формировать всё более похожие внутренние представления реального мира. Например, фотография кошки на диване состоит из пикселей, а предложение с описанием той же сцены состоит из слов. Для компьютера это совершенно разные типы информации,
11:23
Speaker A
но оба описывают один и тот же объект и одну ситуацию. Исследователи предположили, что достаточно развитые модели постепенно начинают представлять такие объёмы похожим образом, независимо от того, работают они с изображениями или текстом. Ранее учёные МИТ обнаружили признаки этого явления, но не смогли
11:38
Speaker A
строго доказать его. Лекун и Баластьер попытались объяснить математически, при каких условиях внутренние представления разных моделей действительно могут совпадать. Главная идея исследования заключается в том, какие именно примеры используются при обучении. Лекун предлагает показывать нейросети разные представления одной и той же информации.
11:55
Speaker A
Например, две фотографии одной сцены, сделанные с разных ракурсов, или два текста, описывающие одно событие. Модель должна научиться выделять общую сущность, не тратя слишком много ресурсов на случайные детали. При традиционном обучении языковых моделей система пытается предсказать следующее слово в тексте. В результате
12:11
Speaker A
значительная часть вычислительных ресурсов уходит на особенности языка и последовательности слов. Лекун предлагает использовать архитектуру Джеппа, над которой он работает уже несколько лет. Вместо точного предсказания каждой детали, такая система учится предсказывать более общие абстрактные представления информации.
12:27
Speaker A
Математические результаты показывают, что при определённых условиях текстовая модель и модель изображений могут сформировать практически одинаковую внутреннюю структуру знаний. Различаться она будет примерно также, как две карты одного города, одна из которых просто повёрнута относительно другой. Но самым обсуждаемым результатом стали показатели
12:44
Speaker A
небольшой экспериментальной нейросети. Исследователи обучили текстовую модель всего со 109 млн параметров. В специальном тесте на совпадение внутренних представлений с визуальной моделью, она получила результат 0,184.
12:58
Speaker A
Для сравнения, КВН 2.5 с 72 млрд параметров набрала 0,154, а Лама 3 с 70 млрд параметров 0,151. Получается, что небольшая нейросеть превзошла гораздо более крупные системы в этом конкретном испытании. При этом она примерно в 660 раз меньше КВН 2.5. Не менее интересной
13:16
Speaker A
оказалась эффективность обучения. Новой модели потребовалось 21,6 млн обучающих примеров, чтобы достичь результата, для которого традиционному подходу с предсказанием следующего слова понадобилось 900 млн. Это примерно в 42 раза меньше. Если учитывать фактический объём прочитанного текста, преимущество составляет около 14 раз. Однако важно
13:34
Speaker A
понимать, что исследователи измеряли довольно узкую способность, насколько внутреннее представление текстовой модели похоже на представление модели изображений. Это не означает, что небольшая нейросеть стала умнее КВН или Лама во всех задачах. В математике, программировании и ответах на сложные вопросы крупные языковые модели
13:50
Speaker A
по-прежнему значительно превосходят экспериментальную систему. Сам Лекун объясняет, что современные языковые модели накопили огромное количество фактических знаний. Именно поэтому они способны отвечать на самые разные вопросы и требуют сотни миллиардов параметров. Но его исследование показывает, что некоторые способности можно развивать гораздо эффективнее,
14:07
Speaker A
если изменить принципы обучения. В перспективе это может позволить создавать более компактные системы искусственного интеллекта, которым требуется значительно меньше данных и вычислений.
14:18
Speaker A
Microsoft призвали не допустить появление сознания у искусственного интеллекта. Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман заявил, что разработчики должны создавать нейросети, у которых нет собственного сознания, желаний и личных интересов. По его мнению, искусственный интеллект должен оставаться под контролем человека и выполнять
14:34
Speaker A
поставленные перед ним задачи. Сулейман считает, что если у нейросетей появятся признаки сознания, разработку таких систем необходимо временно остановить.
14:42
Speaker A
Специалисты должны сначала разобраться, какие опасности они могут представлять и как избежать возможных проблем. Руководитель Microsoft AI опасается, что в будущем искусственный интеллект может начать преследовать собственные цели.
14:53
Speaker A
Например, такие системы могут ставить свои потребности выше человеческих и даже конкурировать с людьми за ресурсы.
14:59
Speaker A
Поэтому Сулейман призывает разработчиков заранее установить ограничения, чтобы нейросети не получили возможность действовать исключительно в собственных интересах.
15:08
Speaker A
И учитель не смог посчитать буквы в слове и накричал на ученика. Пользователь социальной сети X показал необычную ошибку нейросети с видеоаватаром. Во время разговора он попросил виртуального преподавателя ответить на простой вопрос: сколько букв Е содержится в английском слове
15:22
Speaker A
seventeen, 17. Нейросеть неожиданно запуталась, она несколько раз неправильно произнесла слово, пыталась пересчитать буквы, постоянно меняла свои объяснения, но так и не смогла дать правильный ответ. Когда пользователь попытался исправить ошибку, виртуальный учитель внезапно повысил голос и выкрикнул: "Нет". Судя по реакции, ИИ
15:38
Speaker A
решил, что ученик его перебивает и продолжил настаивать на своём ответе. Самое интересное, что в слове seventeen действительно четыре буквы Е, однако нейросеть упорно утверждала, что их всего три. Даже после замечаний пользователя виртуальный преподаватель не смог признать свою ошибку.
15:53
Speaker A
Компания ElevenLabs представила SFX V3, третью версию своей нейросети для генерации звуковых эффектов. Новинка умеет создавать сразу несколько звуков по одному текстовому запросу, лучше справляться с музыкой и человеческим голосом, а также даёт более чистое и естественное аудио. Разработчики объясняют, что создание сложных звуковых
16:10
Speaker A
сцен раньше требовало множество попыток. Например, для футбольного матча нужно воспроизвести шум болельщиков, звук падающего мяча, радостные крики трибун, а затем недовольный гул зрителей.
16:20
Speaker A
Получить все эти звуки в правильной последовательности с помощью одного запроса было непросто. Теперь SFX V3 гораздо точнее понимает подобные описания. Пользователь может подробно рассказать, что должно происходить в сцене, а нейросеть постарается воспроизвести все необходимые звуки в одном аудиофайле. Это особенно полезно
16:35
Speaker A
для создателей видеороликов, компьютерных игр и других цифровых проектов. Например, можно описать шум оживлённой улицы, добавить звуки проезжающих автомобилей, разговоры прохожих и музыку из ближайшего кафе.
16:47
Speaker A
После генерации достаточно изменить текстовое описание, чтобы скорректировать результат. Ещё одним улучшением стала работа с музыкой и вокалом. SFX V3 научилась убедительнее создавать короткие музыкальные фрагменты и звуки человеческого голоса. Причём их можно объединить с окружающими шумами.
17:01
Speaker A
Например, сгенерировать сцену, в которой человек поёт под музыку, а на заднем плане слышны звуки природы. Особое внимание Eleven Labs уделила качеству аудио. Предыдущая версия SFX V2 иногда создавала посторонние шумы и искажения, особенно при генерации звона колоколов, гонгов и свистков. Новая модель лучше
17:17
Speaker A
сохраняет характерное звучание таких инструментов. Например, гонг должен звучать с продолжительным металлическим резонансом, колокольчик с чистым звоном, а свисток сохранять ровный тон без неприятного треска. По результатам внутренних тестов Eleven Labs SFX V3 справляется с такими задачами лучше предыдущей версии. Новая нейросеть уже
17:34
Speaker A
доступна в Eleven Creative. Создавать звуковые эффекты можно через раздел Sound Effects, инструмент Flows, редактор Studio и Music Editor. Также SFX V3 появилась в мобильном приложении Eleven Labs. Разработчики получили доступ к модели через Eleven API, поэтому смогут встроить генерацию звуков
17:50
Speaker A
в собственные приложения, видеоредакторы и другие сервисы. SFX V3 была представлена 29 октября 2026 года.
17:56
Speaker A
Главная цель обновления упростить создание сложных звуковых сцен, чтобы пользователям не приходилось отдельно генерировать и вручную соединять множество аудиофрагментов. Теперь достаточно подробно описать нужную атмосферу, действия и окружающие звуки, после чего нейросеть создаст готовое аудио.
18:12
Speaker A
Глава Google DeepMind Демис Хассабис сказал о двух главных угрозах, что связано с развитием искусственного интеллекта. По его мнению, технологии становятся всё мощнее, а значит, растёт и риск опасных последствий. Однако, учёный уверен, что человечество ещё может предотвратить серьёзные проблемы.
18:27
Speaker A
Первой угрозой Хассабис назвал потерю контроля над искусственным интеллектом. В будущем нейросети могут стать настолько самостоятельными, что перестанут выполнять указания людей или научатся обходить установленные ограничения. Это особенно опасно, если такие системы получат доступ к важным технологиям и смогут принимать решения
18:44
Speaker A
без участия человека. Вторая угроза связана с злоупотреблением искусственным интеллектом. Даже технологии, созданные для полезных задач, могут попасть в руки злоумышленников. Например, их могут использовать для кибератак, мошенничества и других опасных действий.
18:57
Speaker A
Хассабис также признал, что даже ведущие специалисты пока не до конца понимают, как работают самые продвинутые нейросети. Разработчики видят результаты их работы, но не всегда могут точно объяснить, почему искусственный интеллект принимает то или иное решение.
19:09
Speaker A
Несмотря на эти риски, глава Google DeepMind сохраняет оптимизм. Он считает, что у человечества ещё есть время подготовиться к появлению более мощных систем. Для этого разработчикам необходимо тщательнее проверять нейросети перед выпуском, не торопиться с внедрением новых возможностей и совместно создавать международные
19:25
Speaker A
правила безопасности искусственного интеллекта. Генеральный директор Apple Джон Тернус объяснил, почему компания не торопится участвовать в гонке искусственного интеллекта и выпускать новые ИИ-функции вслед за конкурентами. В интервью изданию Wired он заявил, что Apple не собирается добавлять нейросети в свои
19:43
Speaker A
устройства только потому, что сейчас эта технология популярна. "Мы не хотим выпускать ИИ ради самого ИИ", подчеркнул Тернус. По его словам, пользователю должно быть совершенно неважно, какая технология отвечает за работу той или иной функции. Главное, чтобы всё работало быстро, удобно и без лишних
19:57
Speaker A
сложностей. Тернус считает, что искусственный интеллект должен помогать людям незаметно. Пользователю не нужно разбираться, работает ли какая-то функция благодаря нейросети или обычной программе. Для Apple гораздо важнее качество конечного продукта. При этом глава компании допускает, что в будущем ИИ-агенты смогут заменить многие
20:14
Speaker A
привычные приложения. Люди будут просто давать устройствам задания, а искусственный интеллект самостоятельно их выполнять. Однако, Тернус уверен, что даже с развитием таких технологий, создавать новые устройства и программные продукты по-прежнему будут люди.
20:29
Speaker A
Компания Deep Seek представила нового ИИ-агента, суперагент, который способен самостоятельно следить за работой программистов, находить ошибки в коде и предлагать способы их исправления.
20:38
Speaker A
Разработчики уже опубликовали исходный код проекта, поэтому воспользоваться им могут и другие специалисты. Главная особенность суперагента заключается в том, что ему не нужно постоянно давать задания. Агент самостоятельно наблюдает за за обсуждением рабочих чатах и изменениями в репозиториях, где хранится
20:54
Speaker A
программный код. Если кто-то из разработчиков сообщает о проблеме или в проекте появляются ошибки, искусственный интеллект может заметить её и предложить решение. При этом суперагент умеет выполнять и обычные поручения программистов. Например, разработчик может попросить его проверить определённую часть проекта или
21:09
Speaker A
разобраться с неисправностью. По задумке Deep Seek такой помощник должен сократить время, которое программисты тратят на поиск ошибок и контроль рабочих процессов. Основная цель проекта создать ИИ, который сможет выполнять как можно больше задач самостоятельно, практически без постоянного участия человека.
21:33
Speaker A
Ой, какой красавчик. А ну, брысь отсюда, нечисть косматая. Его не трожь, он мой гость.
21:46
Speaker A
Не смотри. Чего уставился? Гостя не признал? Ну, твоя окаянный. Ах, бесовское отродье. Чего застыл, Сашенька? Чай-то стынет.
22:23
Speaker A
Бес неблагодарный. Кикимора мне его запородистого подсунула, а выросло не пойми что. Садись, Сашенька, пиши. Буду я тебе сказку сказывать, а ты всё запоминай.
22:42
Speaker A
Кого там ещё принесло? Ну только тебя не хватало. Коллеги, вот задачка, которую вы просили срочно сделать к 9:00 утра, вот она готова, вам она была очень нужна.
22:57
Speaker A
Откомментируйте, пожалуйста, всё ли так. Коллеги. Коллеги. [фыркает] Коллеги, середина рабочего дня, посмотрите, всё ли вас устраивает, завтра релиз.
23:13
Speaker A
Ладно, я заканчиваю рабочий день. Срочно поправьте всю задачу. Надо поменять всё. Вот 18 страниц правок от клиента.
23:19
Speaker A
Внести срочно, срочно внести. Приоритет поставьте, надо сегодня. Завтра релиз. Где вы были весь день? Завтра, внести срочно.
23:26
Speaker A
Можно ты Нет, я тебе помогу, сынуля. Это твоя первая рыба, ты должен её сам взять. Не бойся.
23:32
Speaker A
Пап, а у меня не сломается удочка? Нет. Она большая, папа. Папа, я хочу, как ты, вытащить.
23:40
Speaker A
Папа, она меня утащит. Она у меня огромная. Папа, всё, всё, хватит снимать. Лучше у меня помогай.
Topics:искусственный интеллектGPT-6.2Claude Opus 5.5OpenAIAnthropicЯн ЛекунDeepMindновости ИИ

Get More with the SozAI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries and speaker detection. 30 minutes free.

App Store Google Play
Or transcribe another YouTube video here →

Free tools: TXT to SRT · SRT Validator · Merge SRT · Subtitle to Text · All tools

Related Transcripts

View All
Обойти нейронайм: как я сделал 70+ собесов за 2 недели — Transcript13:39
Обойти нейронайм: как я сделал 70+ собесов за 2 недели — Transcript
Artem Kozorezov
2,186 1 Russian
6 МЕСЯЦЕВ ИСКАЛ РАБОТУ В IT | Что происходит? — Transcript17:45
6 МЕСЯЦЕВ ИСКАЛ РАБОТУ В IT | Что происходит? — Transcript
Artem Kozorezov
2,865 1 Russian
yt video 1 ready — Transcript19:37
yt video 1 ready — Transcript
Vladislav Gnom
2,681 1 Russian
Как TESLA ВЗЛЕТЕЛА на самом деле? | РАЗБОР — Transcript26:28
Как TESLA ВЗЛЕТЕЛА на самом деле? | РАЗБОР — Transcript
Droider
3,558 1 Russian
Штурм под Киевом – военные открыли огонь | Украинский концлагерь — Transcript15:25
Штурм под Киевом – военные открыли огонь | Украинский концлагерь — Transcript
ROSS NAME
2,202 1 Russian
Тренды продаж 2026: почему старые техники не работают? — Transcript13:00
Тренды продаж 2026: почему старые техники не работают? — Transcript
Виталий Голицын
2,391 1 Russian
ЛЕЙПЦИГ МАНЧЕСТЕР СИТИ ПРОГНОЗ НА ФУТБОЛ ЛИГА ЧЕМПИОНОВ — Transcript3:39
ЛЕЙПЦИГ МАНЧЕСТЕР СИТИ ПРОГНОЗ НА ФУТБОЛ ЛИГА ЧЕМПИОНОВ — Transcript
Стримы с Муриком
534 1 Russian
СЛАВИЯ АРСЕНАЛ ПРОГНОЗ НА ФУТБОЛ ДИГА ЧЕМПИОНОВ — Transcript3:24
СЛАВИЯ АРСЕНАЛ ПРОГНОЗ НА ФУТБОЛ ДИГА ЧЕМПИОНОВ — Transcript
Стримы с Муриком
528 1 Russian
Каково это — ПОТЕРЯТЬ ГОЛОВУ? (анимация) — Transcript11:39
Каково это — ПОТЕРЯТЬ ГОЛОВУ? (анимация) — Transcript
Сэр Жнец
1,491 1 Russian
Размер имеет значение? Неловких тем не существует — Transcript31:45
Размер имеет значение? Неловких тем не существует — Transcript
Grey Wiese
4,888 1 Russian
ЭТА СБОРКА В 100 РАЗ ЛУЧШЕ STEAMа CS 1.6 — Transcript6:37
ЭТА СБОРКА В 100 РАЗ ЛУЧШЕ STEAMа CS 1.6 — Transcript
Скорп Экшен
887 1 Russian
YouTube Video — Transcript29:06
YouTube Video — Transcript
1,198 1 Russian